这章主要演示怎么通过lua连接redis,并根据用户输入的key从redis获取value,并返回给用户 操作redis主要用到了lua-resty-redis库,代码可以在github上找得到 而且上面也有实例代码 由于官网给出的例子比较基本,代码也比较多,所以我这里主要介绍一些怎么封装一下,简化我们调用的代码 lua/redis.lua local redis = require "resty.redis" local config = { host = "127.0.0

新手 这几天网上学习下redis ,自己总结下过程,怕之后忘记了,基本会用最简单的,有的还是不懂,先记下来,自己摸索的. 没有安装redis的先安装,教程:http://www.cnblogs.com/yyy116008/p/7508681.html 安装好了之后再配置  教程:http://www.cnblogs.com/yyy116008/p/7520635.html 安装配置好了之后: 1 传一个list集合 转化成 对象 ,值用redis缓存对象 前端代码:

不管你是从事Python.Java.Go.PHP.Ruby等等… Redis都应该是一个比较熟悉的中间件.而大部分经常写业务代码的程序员,实际工作中或许只用到了set value.get value两个操作.对Redis缺乏一个整体的认识.今天就来对Redis的常见问题做一个总结.希望能够帮助到大家 Redis是什么 Redis是一个开源的底层使用C语言编写的key-value存储数据库.可用于缓存.事件发布订阅.高速队列等场景.而且支持丰富的数据类型:string(字符串).hash(哈希).

1.缓存的受益和成本 1.1 受益 1.可以加速读写:Redis是基于内存的数据源,通过缓存加速数据读取速度 2.降低后端负载:后端服务器通过前端缓存降低负载,业务端使用Redis降低后端数据源的负载等 1.2 成本 1.数据不一致:后端数据源中的数据缓存到Redis,如果后端数据库中的数据被更新时,根据更新策略不同,Redis缓存层中的数据和数据源的数据有时间窗口不一致 2.代码维护成本:多了一层缓存逻辑,以前只需要读取后端数据库,现在还需要维护缓存的读写以及Redis与数据库的连接等 3.运

1.不使用自带模块<Paginator>的手写分页功能views.pydef post_list(request): page = request.GET.get('page', 1) # 获取页面点击的page, 默认显示第一页 page = int(page) start = (page - 1) * 5 end = page * 5 # start + 5 posts = Post.objects.all()[start:end] # select * from post limit 5

Redis是一个高性能的key-value数据库,现时越来越多企业与应用使用Redis作为缓存服务器.楼主是一枚JAVA后端程序员,也算是半个运维工程师了.在Linux服务器上搭建Redis,怎么可以不会呢?下面楼主就带着大家从0开始,依次搭建:Redis单机服务器 -> Redis主从复制 -> Redis-Sentinel高可用.逐步搭建出高可用的Redis缓存服务器. 搭建Redis1. 下载并解压 首先从Redis官网下载Redis并解压,楼主使用的版本是4.0.2.依次执行如下命令:

Redis缓存的设计.性能.应用与数据集群同步 http://youzhixueyuan.com/design-performance-and-application-of-redis-cache.html Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存. 因为是纯内存操作,Redis

传统分页一般分页做缓存都是直接查找出来,按页放到缓存里,但是这种缓存方式有很多缺点.如缓存不能及时更新,一旦数据有变化,所有的之前的分页缓存都失效了.比如像微博这样的场景,微博下面现在有一个顶次数的排序.这个用传统的分页方式很难应对. Redis缓存分页1.数据以ID为key缓存到Redis里:2.把数据ID和排序打分存到Redis的skip list,即zset里:3.当查找数据时,先从Redis里的skip list取出对应的分页数据,得到ID列表.4.用multi get从redis上一次

(dubbo)主要的实现类: 商品类目的Redis缓存 com.bjsxt.ego.portal.service.impl.PortalItemCatServiceImpl package com.bjsxt.ego.portal.service.impl; import com.bjsxt.ego.beans.CatNode; import com.bjsxt.ego.beans.CatResult; import com.bjsxt.ego.beans.JsonUtils; import c

目录 Redis缓存 使用缓存Redis解决首页并发问题 1.缓存使用的简单设计 2.Redis的整合步骤 A 将Redis整合到项目中(Redis+Spring) B 设计一个数据存储策越 3.Redis的整合过程 1.引入pom依赖信息(将本工程所有的Redis统一放入service-util里) 2.写一个Redis的工具类(用来将Redis的池初始化到spring容器) 3.写一个spring整合Redis的配置类 4.每隔引用工程引入service-util后,单独配置只能的redis

“小明,多系统的session共享,怎么处理?”“Redis缓存啊!” “小明,我想实现一个简单的消息队列?”“Redis缓存啊!” “小明,分布式锁这玩意有什么方案?”“Redis缓存啊!” “小明,公司系统响应如蜗牛,咋整?”“Redis缓存啊!” 本着研究的精神,我们来分析下小明的第四个问题. 准备: Idea2019.03/Gradle6.0.1/Maven3.6.3/JDK11.0.4/Lombok0.28/SpringBoot2.2.4RELEASE/mybatisPlus3.3.0

Redis提供了高性能的数据存取功能,所以广泛应用在缓存场景中,既能有效地提升业务应用的响应速度,还可以避免把高并发压力发送到数据库层. 因为Redis用作缓存的普遍性以及它在业务应用中的重要作用,所以需要系统地掌握缓存的一系列内容,包括工作原理.替换策略.异常处理和扩展机制. 今天我们了解缓存的特征和Redis缓存的工作机制. 缓存特征 主要有两个特征: 一是在一个层次化的系统中,缓存一定是一个快速子系统,数据存在缓存中时,能避免每次从慢速子系统中存取数据. 二是缓存系统的容量大小总是小于后端

这一节,我们来学习一下缓存异常.缓存异常有四种类型,分别是缓存和数据库的数据不一致.缓存雪崩.缓存击穿和缓存穿透. 下面通过了解这四种缓存异常的原理和应对方法. 缓存和数据库的数据不一致 缓存和数据库的数据一致性包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值需要和数据库中的值相同: 缓存中没有数据,数据库中的值必须是最新值. 数据不一致是如何发生的? 在第1讲中关于缓存的类型那节,介绍了缓存有两种不同类型,分别是只读缓存和读写缓存.不同类型的缓存数据不一致的发生情况不一样,应对方法也不一样. 读写缓

原始数据存储在 DB 中(如 MySQL.Hbase 等),但 DB 的读写性能低.延迟高. 比如 MySQL 在 4 核 8G 上的 TPS = 5000,QPS = 10000 左右,读写平均耗时 10~100 ms. 用 Redis 作为缓存系统正好可以弥补 DB 的不足,「码哥」在自己的 MacBook Pro 2019 上执行 Redis 性能测试如下: $ redis-benchmark -t set,get -n 100000 -q SET: 107758.62 requests

如何使用 Redis 缓存 前言 旁路缓存 只读缓存 读写缓存 设置多大的缓存合适 内存被写满了如何处理 缓存经常遇到的问题 1.缓存中的数据和数据库中的不一致 读写缓存 只读缓存 来个异常的栗子 1.先删除缓存后修改数据库 2.先修改数据库然后删除缓存 只读缓存和读写缓存如何选择 2.缓存雪崩 什么是缓存雪崩 1.大量缓存同时过期 2.Redis 实例发生宕机 3.缓存击穿 4.缓存穿透 缓存中的 hot key 和 big key 总结 参考 如何使用 Redis 缓存 前言 对于 Redi

今日内容概要 redis高可用 redis集群 redis缓存优化 内容详细 1.redis高可用 # 主从复制存在的问题: 1 主从复制,主节点发生故障,需要做故障转移,可以手动转移:让其中一个slave变成master--->哨兵 2 主从复制,只能主写数据,所以写能力和存储能力有限---->集群 # 案例 -一主两从,主写数据,从读数据 -如果主库挂掉,从库只能读,redis就不能对外提供服务了,它就不高可用 -即便主挂掉,选一个从库作为主库,继续对外提供服务 就是高可用 -原来的主库,

Redis缓存服务器是一款key/value数据库,读110000次/s,写81000次/s,因为是内存操作所以速度飞快,常见用法是存用户token.短信验证码等 官网显示Redis本身并没有Windows版本的,微软官方开发了基于Windows的Redis服务器:MSOpenTech/redis 一.Redis服务端 首先下载Redis服务器,点击前往下载.msi版本,双击安装Redis服务端就有了,并以服务的形式随系统一起启动: 安装好Redis服务器之后第一件事就是设置密码,进入安装目录:

一.基本概念 最近公司的多个业务系统要统一整合使用同一个登录,这就是我们耳熟能详的单点登录,现在就NET基于Redis缓存实现单点登录做一个简单的分享. 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一.SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. 普通的登录是写入session,每次获取session看看是否有登录就可记录用户的登录状态. 同理多个站点用一个凭证,可以用分布式session,我们可以用r

基于 ssm + maven + redis 使用自定义注解 利用aop基于AspectJ方式 实现redis缓存 如何能更简洁的利用aop实现redis缓存,话不多说,上demo 需求: 数据查询时每次都需要从数据库查询数据,数据库压力很大,查询速度慢, 因此设置缓存层,查询数据时先从redis中查询,如果查询不到,则到数据库中查询 然后将数据库中查询的数据放到redis中一份,下次查询时就能直接从redis中查到,不需要查询数据库了 实现过程: 先搭建ssm的架子,引入redis,编写red

一.基本概念 最近公司的多个业务系统要统一整合使用同一个登录,这就是我们耳熟能详的单点登录,现在就NET基于Redis缓存实现单点登录做一个简单的分享. 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一.SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. 普通的登录是写入session,每次获取session看看是否有登录就可记录用户的登录状态. 同理多个站点用一个凭证,可以用分布式session,我们可以用r

SpringAOP与Redis搭建缓存 近期项目查询数据库太慢,持久层也没有开启二级缓存,现希望采用Redis作为缓存.为了不改写原来代码,在此采用AOP+Redis实现. 目前由于项目需要,只需要做查询部分: 数据查询时每次都需要从数据库查询数据,数据库压力很大,查询速度慢,因此设置缓存层,查询数据时先从redis中查询,如果查询不到,则到数据库中查询,然后将数据库中查询的数据放到redis中一份,下次查询时就能直接从redis中查到,不需要查询数据库了. redis作为缓存的优势: 1.内存